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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-SFT',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-SFT",
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{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
Wir präsentieren Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-SFT
Der Unser Hermes 2 - Mixtral 8x7B-SFT ist ein hochmodernes großes Sprachmodell (LLM), das von dem angesehenen Unternehmen entwickelt wurde Nous ResearchDieses leistungsstarke KI-Modell zeichnet sich durch seinen umfangreichen und qualitativ hochwertigen Trainingsdatensatz aus, der hauptsächlich über 1.000.000 Einträge wurden von GPT-4 generiert.Ergänzend dazu integriert es Premium-Daten aus verschiedenen offenen Datensätzen im gesamten KI-Bereich, was zu einem Modell führt, das bei einer breiten Palette von Aufgaben eine außergewöhnliche Leistung erbringt.
Nous Hermes 2 basiert auf der robusten Mixtral 8x7B MoE LLM-Architektur und wurde entwickelt, um die Grenzen der KI-Fähigkeiten zu erweitern. Dadurch ist es ein wertvolles Werkzeug für Entwickler und Forscher gleichermaßen.
Wichtige Varianten für diverse Anwendungen
Um unterschiedlichen betrieblichen Anforderungen und Optimierungsstrategien gerecht zu werden, ist der Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT in zwei verschiedenen Varianten erhältlich:
- ✓ Nur überwachte Feinabstimmung (SFT): Diese Variante wurde speziell für überwachte Feinabstimmungsanwendungen entwickelt. Sie nutzt eine große Datenmenge, um sich auf Szenarien zu spezialisieren, in denen präzises, überwachtes Training entscheidend für das Erreichen der gewünschten Ergebnisse ist.
- ✓ Nur Datenparallelität (DPO): Diese Variante, die auf Leistungssteigerung durch optimierte Datenparallelität abzielt, bietet eine neuartige SFT+DPO-Version. Anwender erhalten die Flexibilität, das Modell auszuwählen, das ihren spezifischen Leistungs- und Bereitstellungsanforderungen am besten entspricht.
Benchmark-Leistung: Wettbewerber übertreffen
Das Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT hat in verschiedenen Branchenvergleichen durchweg überragende Ergebnisse erzielt und seine Vorgänger und Konkurrenten oft übertroffen. Hier ein Überblick über seine beeindruckende Leistung:
- ★ GPT4All Benchmark: In dieser umfassenden Evaluierung der Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen über verschiedene Aufgaben hinweg erzielte das Hermes-2-Mixtral-8x7B-SFT-Modell eine außergewöhnliche durchschnittliche Genauigkeit von 75,70 %Die
- ★ AGIEval-Benchmark: Dieser Benchmark bewertet fortgeschrittene allgemeine Intelligenzfähigkeiten. Die durchschnittliche Genauigkeit des Modells war hier stark. 46,05 %und unterstreicht damit seine kognitiven Fähigkeiten.
- ★ BigBench-Benchmark: Das Modell testete Denk-, Verständnis- und Problemlösungsfähigkeiten anhand einer Vielzahl von Aufgaben und erzielte dabei einen beeindruckenden Durchschnitt von 49,70 %Die
Diese Ergebnisse unterstreichen die überlegenen Fähigkeiten des Modells und seine Fähigkeit, im Vergleich zu anderen Modellen auf dem Markt innovative Lösungen zu liefern.
Tipps zur optimalen Nutzung Ihres Modells
Damit Sie das Beste aus dem Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT herausholen, beachten Sie diese Expertentipps:
- 💡 Wähle die richtige Variante: Wählen Sie sorgfältig zwischen den SFT-Variante für die überwachte Feinabstimmung oder die DPO-Variante für eine optimierte Datenparallelität, die auf die spezifischen Anforderungen Ihres Projekts abgestimmt ist.
- 💡 Korrekte Systemeingabeaufforderung sicherstellen: Nutzen Sie die Systemvorgaben effektiv, um die Reaktionen des Modells anhand der gewünschten Rollen, Regeln und Stilvorgaben zu steuern. Dies ist der Schlüssel zur Verbesserung Ihrer Interaktionen.
- 💡 Nutzen Sie quantisierte Versionen: Für eine effiziente Performance in unterschiedlichen Rechenumgebungen sollten Sie die verfügbaren quantisierten Versionen des Modells nutzen.
Fazit & Nächste Schritte
Der Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT Dieses Modell markiert einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der KI-Fähigkeiten. Mit seiner herausragenden Leistung, innovativen Funktionen und seinem nutzerzentrierten Design wird es die Art und Weise, wie wir mit KI-Technologie interagieren und sie nutzen, grundlegend verändern. Ob Sie als Data Scientist komplexe Datensätze visualisieren, als Entwickler anspruchsvolle Chatbots erstellen oder als Kreativer einzigartige Inhalte generieren – dieses Modell bietet Ihnen die solide Grundlage, die Sie benötigen.
Sind Sie bereit, Ihre KI-Anwendungen auf ein völlig neues Niveau zu heben? Holen Sie sich jetzt Ihr API-Schlüssel heute und entdecken Sie das grenzenlose Potenzial des Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT!
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was ist Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-SFT?
A1: Es handelt sich um ein fortschrittliches Large Language Model (LLM), das von Nous Research entwickelt wurde und umfassend mit über 1.000.000 von GPT-4 generierten Einträgen sowie anderen hochwertigen offenen Datensätzen trainiert wurde.
Frage 2: Was sind die Hauptvarianten dieses Modells?
A2: Das Modell gibt es in zwei Hauptvarianten: der Variante Supervised Fine-tune Only (SFT), die auf überwachtes Training spezialisiert ist, und der Variante Data Parallelism Only (DPO), die für Datenparallelität optimiert ist.
Frage 3: Wie schneidet Nous Hermes 2 im Vergleich zu Konkurrenzprodukten ab?
A3: Es übertrifft viele Konkurrenten in Benchmarks wie GPT4All (75,70 % Genauigkeit), AGIEval (46,05 % Genauigkeit) und BigBench (49,70 % Punktzahl) konstant und beweist damit seine überlegenen Fähigkeiten.
Frage 4: Gibt es Tipps zur Optimierung der Nutzung?
A4: Ja, Benutzer sollten die passende Modellvariante (SFT oder DPO) auswählen, die entsprechenden Systemaufforderungen für geführte Antworten nutzen und die Vorteile quantisierter Versionen für eine effiziente Leistung in verschiedenen Umgebungen ausschöpfen.
KI-Spielplatz
